Rambler's Top100
 
Все новости Новости отрасли

Банки – лидеры в применении искусственного интеллекта

15 ноября 2018

Наибольшего финансового эффекта от применения технологий искусственного интеллекта российские банки ждут в таких сферах, как выявление мошеннических транзакций, взыскание задолженности и кредитный скоринг

«Среди лидеров в сфере искусственного интеллекта (далее – ИИ) преобладают банки со специализацией на обслуживании физлиц, но есть и универсальные кредитные организации» – отмечается в исследовании «Искусственный интеллект в банковском секторе», подготовленном RAEX (РАЭКС-Аналитика) и рейтинговым агентством «Эксперт РА». Банки-лидеры адаптировали под нужды ИИ свои ИТ-платформы, собрали сильные команды, организовали работу с данными, накопили опыт использования продвинутых алгоритмов машинного обучения. Во многом благодаря их усилиям российский банковский сектор не отстает от общемировой тенденции превращения банков в подобие зарегулированной технологической компании.  
 
«Пока банки чаще всего используют решения на основе ИИ при оценке кредитного риска и в смежных сферах, но лидеры этим уже не ограничиваются, – комментирует Станислав Волков, начальник отдела валидации рейтингового агентства «Эксперт РА». – Отставание во внедрении технологий ИИ может осложнить выживание и для крупных банков, но догнать лидеров все еще можно даже без запредельного уровня инвестиций».  
 
Как отмечается в исследовании, наибольшего финансового эффекта от применения технологий ИИ российские банки ждут в таких сферах, как выявление мошеннических транзакций, взыскание задолженности и кредитный скоринг, – именно их банки чаще всего включали в тройку самых перспективных. Менее перспективны, по мнению опрошенных банков, работа колл-центров (их автоматизация за счет чат-ботов), контроль за соблюдением 115-ФЗ, маркетинг и алгоритмическая торговля. Реже всего российские банки рассчитывают на значимый результат от использования ИИ в управлении персоналом, отслеживании информационного фона в отношении банка, удаленной идентификации клиентов.  
 
Александр Погудин, член совета директоров ГК ЦФТ, директор по стратегическому развитию отмечает: «Ни один банк не в состоянии на длительной дистанции поддерживать высокий уровень Machine Learning-решений. Все-таки это отдельный бизнес, и решения технологических компаний будут неизбежно замещать собственные решения банков. Рынок бурно развивается, важно использовать это. Любая попытка изобретать велосипед работает против банка».
 
Среди ключевых проблем, затрудняющих использование ИИ, опрошенные банки чаще всего отмечали разрозненность данных и информационных систем, низкую вероятность валидации модели регулятором как основы IRB-подхода и сложности в интерпретации результатов нелинейных моделей. Гораздо реже респонденты жалуются на нехватку компетенций у сотрудников, несоответствие политике безопасности или высокую стоимость решений.  
 
По мнению аналитиков, активное применение технологий ИИ уже в ближайшие годы может стать решающим аргументом в конкурентной борьбе за массовые сегменты. При этом прогресс в сфере ИИ в значительной мере обесценит сделанные ранее инвестиции банков в региональную сеть, обучение сотрудников, привлечение клиентов и повышение их лояльности. Хорошая новость в том, что попасть в группу лидеров в области ИИ пока можно даже без запредельного уровня инвестиций. Плохая – догонять надо прямо сейчас.  

Таблица. Классификация банков по уровню использования технологий ИИ

 Класс (краткое название) Класс (полное название)  Банки, включенные в класс
 Значительно выше среднего
 Заявленный банком уровень использования технологий искусственного интеллекта и машинного обучения значительно выше среднего уровня, характерного для крупных российских банков.  Тинькофф Банк, Банк ГПБ, МТС Банк 
Выше среднего

 
 Заявленный банком уровень использования технологий искусственного интеллекта и машинного обучения выше среднего уровня, характерного для крупных российских банков, при наличии значимого потенциала в этой сфере.  Московский кредитный банк, Банк «Русский Стандарт», Промсвязьбанк, Банк «Ренессанс Кредит»
Близок к среднему

 
 Заявленный банком уровень использования технологий искусственного интеллекта и машинного обучения близок к среднему уровню, характерному для крупных российских банков. УБРиР, БКС Банк, Банк «ДельтаКредит», Банк «Открытие»

Источник: «Эксперт РА», «РАЭКС-Аналитика» на основе методологии исследования и анкет банков
 
На графике ниже представлена оценка банками важности возможных областей применения решений на базе ИИ. Каждый столбец показывает количество банков, отметивших соответствующую область в числе трех наиболее важных с точки зрения их фактического или потенциального (в случае внедрения) влияния (как прямого, так и косвенного) на финансовый результат банка.

Источник: Эксперт РА

Поделиться:
Заметили неточность или опечатку в тексте? Выделите её мышкой и нажмите: Ctrl + Enter. Спасибо!

Оставить свой комментарий:

Для комментирования необходимо авторизоваться!

Комментарии по материалу

Данный материал еще не комментировался.